„Power Query bereitet deine Zutaten vor. Das Datenmodell serviert das Menü.“ – Power Query Joins oder Datenmodell-Beziehungen? Wann du was verwenden solltest (mit Beispielen)
Viele Excel- und Power BI-Anwender stehen vor der Frage:
Soll ich Tabellen in Power Query zusammenführen – oder Beziehungen im Datenmodell nutzen?
Beide Methoden verbinden Tabellen – aber auf völlig unterschiedliche Weise. In diesem Artikel zeige ich dir, wann welche Methode sinnvoll ist, wo die Unterschiede liegen, und wie du mit praxisnahen Beispielen die richtige Entscheidung triffst.
Grundprinzip: Zwei Wege zur Datenverknüpfung
| Methode | Power Query Joins | Beziehungen im Datenmodell |
|---|---|---|
| Ort | Im Abfrageeditor | Im Datenmodell von Power BI oder Excel Power Pivot |
| Art der Verbindung | Physisches Kombinieren von Zeilen | Logisches Verknüpfen über Schlüsselspalten |
| Ziel | Eine neue Tabelle erzeugen | Tabellen getrennt lassen, aber gemeinsam analysieren |
| Flexibilität | Transformation, Berechnung, Filterung | Schnelle Analyse, DAX-Berechnungen, Visualisierung |
Praxisbeispiel: Kunden & Bestellungen
Stell dir vor, du arbeitest mit zwei Tabellen:
Kunden:
| Kunden-ID | Name | Region |
|---|---|---|
| 1 | Müller | Nord |
| 2 | Schmidt | Süd |
| 3 | Meier | Ost |
Bestellungen:
| Bestell-ID | Kunden-ID | Produkt | Umsatz |
|---|---|---|---|
| A001 | 1 | Laptop | 1200 |
| A002 | 2 | Maus | 50 |
| A003 | 2 | Tastatur | 70 |
| A004 | 4 | Monitor | 300 |
Methode 1: Joins in Power Query
Power Query erlaubt es dir, Tabellen über Join-Vorgänge direkt zu kombinieren – z. B. über die Funktion „Abfragen zusammenführen“.
Beispiel: Left Outer Join
Du möchtest für jeden Kunden sehen, welche Produkte er bestellt hat. Du wählst die Kunden-ID als Verknüpfung und führst einen Left Outer Join durch:
Ergebnis:
| Kunden-ID | Name | Produkt | Umsatz |
|---|---|---|---|
| 1 | Müller | Laptop | 1200 |
| 2 | Schmidt | Maus | 50 |
| 2 | Schmidt | Tastatur | 70 |
| 3 | Meier | null | null |
✅ Wann sinnvoll?
- Wenn du eine fixe, angereicherte Tabelle brauchst
- Wenn du Daten außerhalb von Power BI weiterverarbeiten willst (z. B. Excel-Export, CSV, API)
- Wenn du spaltenweise Daten hinzufügen willst (z. B. Produktbeschreibung, Umsatz)
- Wenn du eine Zwischentabelle zur Aggregation oder Filterung erzeugen möchtest
⚠️ Achtung:
- Joins können Datenmenge vervielfachen (z. B. bei 1:n-Verknüpfungen)
- Einmal kombiniert, sind die Tabellen nicht mehr unabhängig
Methode 2: Beziehungen im Datenmodell
Im Datenmodell bleiben deine Tabellen getrennt. Du verbindest sie über eine 1:n-Beziehung, z. B.:
Kunden[Kunden-ID](1) →Bestellungen[Kunden-ID](n)
Diese Beziehung erlaubt dir, in PivotTables oder Visuals zu sagen:
- „Zeige den Umsatz je Kunde“
- „Filtere Bestellungen nach Region des Kunden“
Ohne physische Kombination der Daten – nur durch die intelligente Verknüpfung im Hintergrund.
✅ Wann sinnvoll?
- Wenn du viele Tabellen sauber getrennt analysieren willst
- Wenn du mehrere Fakten-Tabellen mit gemeinsamen Dimensionen hast (z. B. Kunden, Zeit, Produkte)
- Wenn du leistungsfähige DAX-Formeln einsetzen willst (z. B. Zeitvergleiche, KPIs)
- Wenn du mit großen Datenmengen arbeitest und Performance wichtig ist
Beispiel-DAX:
Gesamtumsatz := SUM(Bestellungen[Umsatz])
In einem Bericht kannst du dann nach Kunde, Region oder Produkt filtern, ohne zusätzliche Transformationen.
Vergleich: Wann welche Methode?
| Ziel | Besser mit Power Query | Besser mit Datenmodell |
|---|---|---|
| Eine einzige, kombinierte Tabelle erstellen | ✅ | ❌ |
| Daten nach Dimensionen (z. B. Kunde, Zeit) analysieren | ❌ | ✅ |
| Komplexe Transformation oder Berechnung vor der Analyse | ✅ | ❌ |
| Große, getrennte Tabellen performant nutzen | ❌ | ✅ |
| Temporäre Anreicherung (Lookup, Mapping) | ✅ | ❌ |
| Interaktive Dashboards mit mehreren Tabellen | ❌ | ✅ |
| Datenqualität prüfen (z. B. fehlende Zuordnung) | ✅ (Anti Join) | ❌ |
Kombinieren – das Beste aus beiden Welten
In der Praxis nutzt du beide Methoden kombiniert:
- Power Query für:
- Bereinigung
- Transformation
- Vorbereitende Joins
- Datenmodell für:
- Beziehungen
- Analyse & Visualisierung
- DAX-Berechnungen
➡️ Beispiel-Workflow:
- Du bereitest deine Daten in Power Query vor (z. B. vereinheitlichte Spalten, berechnete Spalten, Mapping von Codes)
- Dann lädst du die sauberen Tabellen separat ins Datenmodell
- Du definierst dort Beziehungen (z. B. 1:n zwischen Kunden und Bestellungen)
- Und nutzt DAX oder Visuals für deine Auswertungen
Merksatz
„Power Query bereitet deine Zutaten vor. Das Datenmodell serviert das Menü.“
Fazit
Verwende Power Query, wenn du:
- Daten kombinieren, berechnen oder bereinigen willst
- eine einzelne, fertige Tabelle brauchst
- Inhalte exportieren oder weitergeben möchtest
Verwende Beziehungen im Datenmodell, wenn du:
- mehrere Tabellen logisch verknüpfen willst
- interaktive Analysen oder Dashboards erstellst
- mit großen Datenmengen effizient arbeiten möchtest
Bonus: Wann Joins im Datenmodell problematisch sind
Viele Nutzer kombinieren zu früh in Power Query – und wundern sich über:
- Langsame Berichte
- Duplikate
- Komplexe Fehlerbehandlung
Tipp: Halte Dimensionen (z. B. Kunden, Produkte, Zeit) möglichst getrennt – und verknüpfe sie erst im Datenmodell
Nächstes Level?
Wenn du tiefer einsteigen willst, empfehle ich:
- Einführung in Sternschema und Schneeflockenmodell
- DAX-Basics für Beziehungslogik
- Anti Join-Strategien in Power Query zur Fehlerprüfung
Oder: Schreib mir – ich unterstütze dich beim Aufbau deines Modells oder Power Query-Projekts!
